互联网和非互联网怎么选择

前言 你问大模型一句：“今天天气如何？”，它可能给你查一下本地今天的天气。 你再问它：“那北京的呢？”，他开始科普起了北京，完全忘了上文中的对话，推算出我们是需要他接着回答北京的天气。 以上是发生在早期各家 AI 助手中出现的问题，丢失上下文记忆。随着技术的发展，模型越来越“大”，这个问题出现的时间点（对话轮数）也越来越靠后。那么问题来了，模型是如何记住上下文的？我们该如何优化，在有限上下文中做更多事情？ 大模型根本不记 下面是我在开发AI应用的一个简单的解析图  是的，没错。我们每次的对话，包括之前的内容，都要一起发送给大模型。大模型本身不会去存储这些内容。既然不用存储，那如果不限制时间，岂...

末9本中科院硕，至今0offer。看到大家都有offer了，好焦虑，毕业论文也没心情干了，在工位一发呆就是一上午。ε=(´ο｀*)))唉。

打招呼的奥秘 hello的神秘 重复的压力 问候的活力 坚持的魅力 对话的意义组成了一个诡异

很多人实习时最真实的状态，不是忙到飞起，而是“没人管、没任务、坐一天”。一开始觉得轻松，时间久了就开始慌：这样躺着，真的没问题吗？从短期看，实习没事做像是“福”。不用加班、不背锅、没人盯进度，甚至还能提前下班。对刚进入职场的人来说，这种低压环境很舒服，也容易让人产生“实习也不过如此”的错觉。但从长期看，这更像是“慢性祸”。实习的本质不是体验上班，而是用最低成本换一次真实职场训练。当你没有参与项目、没有接触核心工作、没有产出，你在简历和能力上都是“空白实习”。时间一过，这段经历几乎不可复用。实习躺平是不是好事，取决于你在“躺”的时候做了什么。如果只是刷手机、等下班，那是纯消耗；如果主动补基础、看...